Acerca de cómo agregar una nueva columna a un DataFrame existente con valores aleatorios en Scala

apache-spark random

Question

Tengo un marco de datos con un archivo de parquet y tengo que agregar una nueva columna con algunos datos aleatorios, pero necesito que esos datos aleatorios sean diferentes entre sí. Este es mi código real y la versión actual de spark es 1.5.1-cdh-5.5.2:

val mydf = sqlContext.read.parquet("some.parquet")
// mydf.count()
// 63385686
mydf.cache
val r = scala.util.Random
import org.apache.spark.sql.functions.udf
def myNextPositiveNumber :String = { (r.nextInt(Integer.MAX_VALUE) + 1 ).toString.concat("D")}
val myFunction = udf(myNextPositiveNumber _)
val myNewDF = mydf.withColumn("myNewColumn",lit(myNextPositiveNumber))

con este código, tengo estos datos:

scala> myNewDF.select("myNewColumn").show(10,false)
+-----------+
|myNewColumn|
+-----------+
|889488717D |
|889488717D |
|889488717D |
|889488717D |
|889488717D |
|889488717D |
|889488717D |
|889488717D |
|889488717D |
|889488717D |
+-----------+

Parece que el udf myNextPositiveNumber se invoca solo una vez, ¿no?

actualización confirmada, solo hay un valor distinto:

scala> myNewDF.select("myNewColumn").distinct.show(50,false)
17/02/21 13:23:11 WARN ParquetRecordReader: Can not initialize counter due to context is not a instance of TaskInputOutputContext, but is org.apache.hadoop.mapreduce.task.TaskAttemptContextImpl
17/02/21 13:23:11 WARN ParquetRecordReader: Can not initialize counter due to context is not a instance of TaskInputOutputContext, but is org.apache.hadoop.mapreduce.task.TaskAttemptContextImpl
17/02/21 13:23:11 WARN ParquetRecordReader: Can not initialize counter due to context is not a instance of TaskInputOutputContext, but is org.apache.hadoop.mapreduce.task.TaskAttemptContextImpl
17/02/21 13:23:11 WARN ParquetRecordReader: Can not initialize counter due to context is not a instance of TaskInputOutputContext, but is org.apache.hadoop.mapreduce.task.TaskAttemptContextImpl
17/02/21 13:23:11 WARN ParquetRecordReader: Can not initialize counter due to context is not a instance of TaskInputOutputContext, but is org.apache.hadoop.mapreduce.task.TaskAttemptContextImpl
17/02/21 13:23:11 WARN ParquetRecordReader: Can not initialize counter due to context is not a instance of TaskInputOutputContext, but is org.apache.hadoop.mapreduce.task.TaskAttemptContextImpl
17/02/21 13:23:11 WARN ParquetRecordReader: Can not initialize counter due to context is not a instance of TaskInputOutputContext, but is org.apache.hadoop.mapreduce.task.TaskAttemptContextImpl
...
+-----------+
|myNewColumn|
+-----------+
|889488717D |
+-----------+

¿Qué estoy haciendo mal?

Actualización 2: finalmente, con la ayuda de @ user6910411 tengo este código:

val mydf = sqlContext.read.parquet("some.parquet")
// mydf.count()
// 63385686
mydf.cache
val r = scala.util.Random
import org.apache.spark.sql.functions.udf
val accum = sc.accumulator(1)
def myNextPositiveNumber():String = {
accum+=1
accum.value.toString.concat("D")
}
val myFunction = udf(myNextPositiveNumber _)
val myNewDF = mydf.withColumn("myNewColumn",lit(myNextPositiveNumber))
myNewDF.select("myNewColumn").count
// 63385686

actualización 3

El código real genera datos como este:

scala> mydf.select("myNewColumn").show(5,false)
17/02/22 11:01:57 WARN ParquetRecordReader: Can not initialize counter due to context is not a instance of TaskInputOutputContext, but is org.apache.hadoop.mapreduce.task.TaskAttemptContextImpl
+-----------+
|myNewColumn|
+-----------+
|2D |
|2D |
|2D |
|2D |
|2D |
+-----------+
only showing top 5 rows

Parece que la función udf se invoca solo una vez, ¿no? Necesito un nuevo elemento aleatorio en esa columna.

actualizar 4 @ user6910411

Tengo este código real que aumenta la identificación, pero no concatena el carácter final, es extraño. Este es mi código:

import org.apache.spark.sql.functions.udf
val mydf = sqlContext.read.parquet("some.parquet")
mydf.cache
def myNextPositiveNumber():String = monotonically_increasing_id().toString().concat("D")
val myFunction = udf(myNextPositiveNumber _)
val myNewDF = mydf.withColumn("myNewColumn",expr(myNextPositiveNumber))
scala> myNewDF.select("myNewColumn").show(5,false)
17/02/22 12:00:02 WARN Executor: 1 block locks were not released by TID = 1:
[rdd_4_0]
+-----------+
|myNewColumn|
+-----------+
|0 |
|1 |
|2 |
|3 |
|4 |
+-----------+

Necesito algo como:

+-----------+
|myNewColumn|
+-----------+
|1D |
|2D |
|3D |
|4D |
+-----------+

Answer 1

Puede utilizar monotonically_increasing_id para generar valores aleatorios.

Luego, puede definir un UDF para agregarle una cadena después de convertirlo en String ya que monotonically_increasing_id devuelve Long de forma predeterminada.

scala> var df = Seq(("Ron"), ("John"), ("Steve"), ("Brawn"), ("Rock"), ("Rick")).toDF("names")
+-----+
|names|
+-----+
| Ron|
| John|
|Steve|
|Brawn|
| Rock|
| Rick|
+-----+
scala> val appendD = spark.sqlContext.udf.register("appendD", (s: String) => s.concat("D"))
scala> df = df.withColumn("ID",monotonically_increasing_id).selectExpr("names","cast(ID as String) ID").withColumn("ID",appendD($"ID"))
+-----+---+
|names| ID|
+-----+---+
| Ron| 0D|
| John| 1D|
|Steve| 2D|
|Brawn| 3D|
| Rock| 4D|
| Rick| 5D|
+-----+---+

Answer 2

Chispa> = 2.3

Es posible deshabilitar algunas optimizaciones utilizando el método asNondeterministic :

import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction
val f: UserDefinedFunction = ???
val fNonDeterministic: UserDefinedFunction = f.asNondeterministic

Asegúrese de comprender las garantías antes de usar esta opción.

Chispa <2.3

La función que se pasa a udf debe ser determinista (con la posible excepción de SPARK-20586 ) y las llamadas a funciones nulares se pueden reemplazar por constantes. Si desea generar números aleatorios, use las funciones integradas:

• rand : generar una columna aleatoria con muestras independientes e idénticamente distribuidas (iid) de U [0.0, 1.0].
• randn : genera una columna con muestras independientes e idénticamente distribuidas (iid) a partir de la distribución normal estándar.

y transformar la salida para obtener la distribución requerida, por ejemplo:

(rand * Integer.MAX_VALUE).cast("bigint").cast("string")